2023年斯年智驾研究报告：场景物流无人驾驶领军者，商业化奇点临近

公司概况：港口自动驾驶头部玩家，加速商业化复制

斯年智驾（senior.auto）是场景物流无人驾驶头部公司，针对场景物流中的无人驾驶 技术展开研发和商业化，包括核心算法、软件平台、硬件系统、无人驾驶套件和无人车等 核心产品。凭借软硬件技术壁垒，斯年已逐步实现多场景的“去安全员”运营，当前无人 驾驶车队规模领先。随着场景物流无人驾驶技术成熟，公司打通上下游产业生态合作圈， 从港口加速拓展至物流园区、干散货集散地以及场间短驳等场景。根据我们对公司的调研， 斯年当前累计收获 15+相关场景订单。

斯年智驾成立于 2020 年 4 月，总部位于北京，当前拥有约 150 名员工，其中 110 人 为研发人员，核心成员从事自动驾驶研发工作均超 10 年。斯年以“代运营”模式切入港 口自动驾驶市场，成立仅 2 年多时间内，快速实现技术产品研发与商业模式验证。根据公 司官网数据，斯年已在中国 7 大港口（宁波港大榭码头、唐山港京唐码头、珠海港高栏码 头、苏州港太仓四期、厦门港海润码头、江苏宿迁港以及山东潍坊港）实现了落地推广， 并签署 3 个散货集散地、2 个物流园区以及若干场间短驳订单，当前运营超 200 辆自动驾 驶车辆，在手订单金额达数亿元。展望未来，斯年基于成熟港口落地经验，有望将业务快 速拓展至多元化的场景物流，公司在投资者交流会中也表示，预计将于 2024 年实现盈亏 平衡。

技术方面，公司构建“强车-强云”一体化核心技术壁垒，加速实现场景物流“去 安全员”运营。车端：基于激光雷达、摄像头等多传感器融合感知算法，线控底 盘以及融合定位算法，实现无人集卡自主运行。在硬件端，公司推出定位授时模 块—北极星，在多径干扰严重、特征匮乏以及工况复杂场景下，确保±5cm 的车 辆定位精度和±2cm 的停位精度，相较同行具备较大精度优势。此外，斯年也是 同业中少数具备域控制器自研能力的公司，有助于更好地匹配软件算法并进行技 术迭代。云端：公司自研业内领先的场景物流信息化平台，实现数百辆无人运输 车辆的智能调度和实时仿真，并支持远程接管和控制，解决无人驾驶长尾效应难 题，满足一人多车的实际运营需求。

商业模式方面，公司以无人驾驶技术赋能场景物流，运营利润率可达 50%。斯年 与主机厂深度技术绑定，向主机厂采购车辆，由传感器、储能以及网络供应商提 供必要硬件，并通过经营性租赁的方式，与集采体（运营公司）共同持有车辆资 产。斯年输出软硬件技术对车辆进行无人化改造，随后运营公司负责为港口等终 端客户运营。公司成立初期商业模式以“运营”为主，即与运营体共同持有车辆， 优势在于：场景物流作为ToB/ToG场景，运营方对无人驾驶大规模投入尚存顾虑， 通过自持集卡+无人化改造，直接以集装箱运力收费，在商业化初期以“重资产” 模式切入，为港口提供“轻资产”且“低成本”的运力运营方式，撬动港口真实 需求，从而实现商业化快速突破。随着车队规模提升，公司以“运营+销售”双 轮驱动，并在投资者交流会中表示，在去安全员情况下，当前运营利润率可达约 50%。除提供运输服务外，也将为下游客户直接输出自动驾驶软硬件方案，收取一次性解决方案费用以及按类 SaaS 模式持续运维收费，双轮驱动模式将在中长 期打开业绩快速增长空间。

落地项目方面，公司打造场景物流无人驾驶多个标杆，已收获国内 7 大港口订单， 2024 年有望实现盈亏平衡。根据 36 氪报道，2021 年 6 月，公司与宁波大榭码 头签署全球首个 L4 级港口无人驾驶商业订单，2021 年 8 月，公司收获唐山京唐 码头无人化运营付费协议，此后公司接连拿下珠海港、太仓港、厦门港以及宿迁 港，在收费运营无人集卡落地规模上领跑行业。公司 2023 年营收达亿级，并保 持快速增长，且正加速落地物流园区、散货集散地以及场间短驳等场景，2024 年 有望率先实现盈亏平衡。公司同时积极构建产业生态圈，与比亚迪（线控底盘）、 徐工港机（联合开发 IMV）、速腾聚创（激光雷达供应商）、挚途科技（合作开发 线控底盘等硬件）等合作，同时也收获字节跳动融资，有望加速产业资源整合， 实现快速批量化复制。

公司团队具备深厚自动驾驶技术与商业化落地经验，有助于港口自动驾驶快速落地。 根据 36 氪报道，斯年当前团队规模约 150 名员工，其中 110 人为研发人员，核心成员多 为前百度、京东、美团等知名自动驾驶公司技术骨干，从事自动驾驶研发工作均超 10 年。 CEO 何贝为清华电子系博士，长期从事计算机视觉和人工智能领域研究，原主线科技 CTO， 原百度智能汽车事业部科学家，主要负责地图、感知、定位等技术，2019 年主导完成全 球第一个 L4 级别港口无人驾驶解决方案销售订单，曾在国际自动驾驶比赛 Kitti 上获得三 项第一，发表论文 30 余篇，自动驾驶相关专利 100 余篇。

公司融资进程稳固推进，获得众多知名机构和产业资方青睐。公司自成立以来，累计 融资约数亿元人民币，主要投资方包括字节跳动、新创建、涌铧资本、辰韬资本、广发信 德、劲邦资本、水木创投、容亿投资、湖滨资本、智氢实业等。2023 年 6 月，公司完成 最新一轮 Pre-B 轮融资，当前估值约 20 亿元。相比于同行，斯年尽管成立较晚，但凭借 商业化加速推进，融资步伐也不断提速。

行业背景：无人驾驶规模落地正当时，港内&港间展 望千亿级市场

场景物流包括封闭场景和半封闭场景，其中港口、散货集散地、物流园区等作为相对 封闭场景，正处 L4 级无人驾驶规模化落地前夜，且商业模式清晰，助力无人驾驶公司在 运营中迭代技术，实现自我造血。需求侧，场景物流面临安全风险、劳动力短缺、运营成 本高企的核心痛点。供给侧，封闭场景 L4 自动驾驶逐步成熟，有望切实为行业降本增效。 场景物流无人驾驶市场空间广阔，我们测算至 2025 年，港内潜在运输市场可达 100 亿元/ 年，港外运输市场空间总计可达 2400 亿元/年。当前斯年智驾、主线科技、西井科技以及 飞步科技等走在前列。

行业概况：需求与技术共振，场景物流无人化提速

场景物流可分为港口、散货集散地、物流园区等封闭场景，以及场间短驳等半封闭场 景。港口同矿山等封闭场景类似，预计将成为 L4 级自动驾驶落地的先锋示范，行业头部 玩家均先切入并进行技术深耕。需求侧，港口等场景正面临安全生产、招工难以及高成本 等痛点；供给侧，自动驾驶技术逐步成熟，叠加顶层政策引导，将有效推动港口无人化落 地，港口无人化降本增效正当时。当前，以斯年智驾为代表的头部公司逐步从港口延伸， 开始将无人驾驶技术落地更多港外场景物流。

港口与散货集散地、物流园区、场间短驳等场景技术复用性高，能够做到快速商业化 迁移。公司在投资者交流会中表示，能够做到快速迁移的原因在于：1）基础建设类似， 此类场景均为结构性道路，具备基本的交通规则；2）车端无人技术类似，而更多在于车 与场景中其他环节交互，例如港口的堆高机、场桥、岸桥，散货集散地的门机、撂斗、堆 高机，物流园区的叉车，而场间短驳类似于前三者的组合。各场景在无人驾驶技术上相通， 根据斯年表述，场景间适配、信息化接口搭建相对容易，而成熟的云端平台调度、多车稳 定线控、快速自动化标定等技术已在港口场景长期打磨。未来，随着港口无人驾驶技术成 熟，基于技术的高度复用性，港口头部自动驾驶公司有望将业务逐步延伸至散货集散地— 物流园—场间短驳等场景，由封闭逐步走向开放。 港口作为场景物流典型样板间，我们将聚焦港口进行技术与市场分析。从港口无人驾 驶落地环节来看：当前港口垂直运输环节已实现较高自动化水准，而 L4 级无人驾驶主要 应用于港内集装箱水平运输环节。集装箱码头主要分为外集卡从港外运输至港内，港口内 场桥垂直运输集装箱，内集卡/跨运车/AGV 负责的港内水平运输，以及岸桥负责吊装集装 箱至货轮。当前各大自动驾驶公司业务主要聚焦在港口内水平运输，将货物按照指定的路 径，完成码头面和堆场之间的运送。

水平运输环节无人化主要有三种解决方案：1）自动引导运输车 AGV 与改进版的智能 运输平板车 IMV；2）无人跨运车 ASC；3）无人集卡。中长期看，AGV 逐步成为过去式， 未来无人集卡和智能平板车或将长期共存。技术成熟度方面，AGV 和无人跨运车起步较早， 相较于无人集卡更为成熟，但无人跨运车不适用于中国港口 4-5 集装箱堆叠的情形，AGV 在单车和基础设施改造运维成本上极高，且不适用于老码头智能化改造，因此逐渐不再成 为主流方案。我们认为，未来类似于 AGV 但无须磁钉导航的智能平板车，以及基于线控 化底盘改造的无人集卡将成为中国港口自动化改造主流方案。当前头部公司也均在无人集 卡和智能平板车上加速布局，已有较多落地案例。

从需求侧来看，港口水平运输环节痛点明确，无人驾驶能够降本增效，带来显著经济 价值。同时，国家政策引导、新基建以及“一带一路”背景下，港口吞吐量以及出海需求 增加，也需要港口加速智慧化升级步伐。

痛点 1：集卡司机成本高昂且招工难，港口运营成本持续上升。根据中国水运网， 国内港口集卡司机成本约占整体运营成本 50%，且伴随人口老龄化等因素，用工 成本持续上升。而港口卡车司机需要至少 A2 级以上驾驶证（至少 6 年驾驶经验）， 合乎资质的司机少，港口枯燥重复的工作环境，以及对装卸过程的精确停车要求， 也难以吸引年轻人就业，当前司机大多在 40 岁以上，未来面临招工难困境。

痛点 2：有人驾驶安全事故风险难以消除。港口 24 小时作业要求司机多班倒，易 产生疲劳驾驶现象，造成安全隐患，而一旦发生安全事故，停工停产将对码头方 造成巨大经济损失，甚至承担法律责任，因此彻底消除安全事故风险是港口码头 高效运营的第一原则。

痛点 3：航运市场向买方市场转变，港口议价能力下降，急需寻找内生利润增长 点。自 2017 年起集装箱吞吐量增速下滑，同比增速约在 4%。货主在选择港口时 考虑地理条件、服务质量和价格、邻近港口的腹地重叠、货类趋同，同质化竞争 剧烈，多因素促使港口，尤其是中小型港口寻求内生式利润增长点。

政策持续引导港口智能化改造，瞄准 2025 年“部分沿海集装箱枢纽港初步形成 全面感知”目标。结合当前港口水平运输项目推动情况，我们预计，无人运输集 卡在 2025 年前可以顺利完成规模化商业落地。同时在“一带一路”沿线国家也 存在众多吞吐量巨大，急需无人化技术优化运营效益的港口。

从供给侧来看，无人驾驶软硬件技术的逐步成熟，叠加场景中持续算法与工程化打磨，是推动港口自动驾驶落地的基石。同时，港口也存在一些特殊技术难点需要克服。

从技术层面来看，随着自动驾驶软硬件逐步成熟，叠加港口封闭场景，L4 级自动 驾驶落地节奏较快。港口无人驾驶相较于 Robotaxi、Robotruck、环卫无人车以 及同城货运等开放场景，因其道路封闭固定，人员干扰少，车辆行驶速度低等因 素，在技术层面落地相对容易，伴随深度学习算法，传感器与线控底盘等软硬件 技术的逐步成熟，有望率先成为 L4 级自动驾驶规模化落地场景之一。 港口也存在一些特殊技术难点：1）厘米级精准停位要求，内集卡需要配合港口环 境中岸桥、场桥等大型机械设备交互作业，因此码头生产业务流程中要求实现厘 米级的精准停位，通常需要车辆具备±5cm 的定位精度和±2cm 的停位精度；2） 港区作业环境变化，由于港口集装箱堆放形态的变化以小时计算，因此对算法特 征的选择、众包更新的挑战较大，也需要无人驾驶技术灵活应对；3）金属对无线 信号传输的干扰，船舶靠岸、岸桥设备和金属集装箱都会对港区无线信号传输形 成干扰，干扰卫星导航系统精确定位；4）大型集卡半挂车的运动模型比乘用车复 杂，加上线控响应周期长，显著增加规划控制算法的应用难度。

产业链角度，斯年智驾、主线科技、西井科技等自动驾驶解决方案商处于中游，与集 卡主机厂/机械设备商合作，为下游的港口运营方提供无人集卡。与其他自动驾驶场景类似， 产业链上游主要由传感器硬件、基础芯片&软件以及高精地图供应商构成。

市场空间：港内&港间水平运输可达千亿级，展望干线物流万亿蓝海

根据盖世汽车测算，当前港口自动驾驶渗透率不到 2%，有人驾驶集卡仍占主导，无 人驾驶替代空间广阔。我们测算，至 2025 年，港口内集装箱水平运输市场空间可达 100 亿元，干散货运输可达 300 亿元，物流园区运输可达 420 亿元，而场间短驳运输可达 1560 亿元。加总可得，至 2025 年，场景物流无人驾驶公司合计可触达的市场空间达约 2400 亿元。未来，由于港口集卡与干线重卡底盘技术、软硬件方案相对类似，场景物流头部自 动驾驶玩家也有望涉足万亿级干线物流，打开长期想象空间。

港口无人驾驶具备高度延展性，当前聚焦港内水平运输，有望迅速拓展至物流园区、 散货集散地以及场间短驳运输等场景，市场空间达千亿级。我们分别对四大场景物流环节 2023-2025 年的市场空间进行测算：

预计 2023E/2024E/2025E 港内集卡运输市场空间分别为 89/93/98 亿元。根据中 国港口协会数据，2022 年中国集装箱吞吐总量 29587 万标准箱（TEU），我们按 年 5%的吞吐量增速计算，并以水平运输 20 元/TEU 运输单价测算，预计至 2025 年，港口集装箱运输市场达约 100 亿元/年。

预计 2023E/2024E/2025E 干散货运输市场空间分别为 280/290/300 亿元。根据 中国港口协会数据，基于 2022 年实际数据，假设干散货运输量年增长 5%，并按 照 3 元/吨运输价格测算，得到 2025 年干散货集装箱运输市场达 300 亿元。

预计 2023E/2024E/2025E 物流园区运输市场空间别为 300/355/420 亿元。根据 中国物流学会于 2022 年 12 月发布的《第六次全国物流园区调查报告》，基于 2022 年实际数据与报告中测算，假设物流园区总吞吐量年增长 19%，并按照 2 元/吨运 输价格测算，得到 2025 年干散货集装箱运输市场达 420 亿元。

预计 2023E/2024E/2025E 场间短驳运输市场空间分别为 1440/1500/1560 亿元。 场间短驳运输主要指港口到工厂、港口间或工厂间短途接驳等场景，对于港口自 动驾驶公司优势在于，由于只是短途点对点运输，更容易拿到当地政府颁发的路 权，因此从港内拓展至场间相对容易。我们以当前约 24 万辆外集卡保有量为基准， 假设年增长 4%，单车年收入 60 万元测算，得出 2025 年场间集卡短途运输市场 空间为 1560 亿元。

从终局角度，港口相比矿山、清扫和其他封闭场景，或更容易将自动驾驶技术迁移至 干线物流开放场景，打开万亿级市场空间。港口无人集卡和物流重卡由于底盘类似，产品 化和工程化技术类同，因此有望将在港口积累的技术与工程化经验逐步迁移。但也需要注 意的是，开放场景自动驾驶的法律问题、商业模式、软硬件要求仍然和封闭场景有较大不 同，当前港口自动驾驶公司未来数年或仍将聚焦在封闭及半封闭场景物流市场。

竞争格局：技术提供商与主机厂结盟，加速港口无人驾驶渗透

当前港口自动驾驶以技术型创业公司为主，通过与主机厂构建产业同盟，为港口方输 出软硬件一体化解决方案。头部公司包括斯年智驾、西井科技、主线科技以及飞步科技等， 当前已基本具备港口水平运输自动驾驶作业能力，落地车队均超百辆，并持续推进“去安 全员”进程。落地方面，目前主要应用区域在渤海湾、长三角、珠三角、东南沿海港口， 并向苏州港、南京港、武汉港等沿江港口延伸。此外，部分企业开始延伸场景，打通干线 到港口仓到仓自动驾驶货运物流。 竞争格局：港口自动驾驶将呈现订单向头部玩家聚集现象，自动驾驶各场景特性、需 求差异大，因此难以实现解决方案的简单迁移，高速场景向低速场景的降维打击通常难以 实现。斯年智驾、西井科技、主线科技等头部自动驾驶解决方案商已积累较强技术与场景 化工程壁垒。当前头部玩家或将占据未来港口自动驾驶主要市场份额，我们也从技术和商 业化维度，对行业头部玩家各自竞争优劣势进行对比：

技术方面，当前行业普遍采用“车-云”协同方式来提升整体效率和安全性，以斯 年智驾、主线科技、西井科技为代表的头部玩家均在部分项目实现了“去安全员” 常态化运营。在算法层面，头部公司在感知、决策规划、执行上能力相对接近， 均可以实现无人驾驶集卡以及 IGV 方案在水平运输环节的多车运营，但对于港口场景，高精定位重要性更为突出，以斯年智驾为例，公司基于多传感器融合定位 方案，以及自研定位模块，实现了无人集卡±5cm 定位精度和±2cm 停位精度， 在行业内具备领先优势。

在硬件层面，线控底盘仍是重卡实现无人驾驶的最重要环节之一，自动驾驶技术 解决方案商均通过与主机厂合作，逐步打磨优化线控底盘技术。而对于计算平台、 域控制器等，头部公司路线有所不同，斯年智驾推出自研域控制器，主线科技亦 基于自研域控制器，同时赋能港口集卡与 Robotruck。但未来趋势或将是更多采 用合作方的成熟计算平台，港口自动驾驶公司则专注于软件算法与核心场景 Know-how。

商业化落地方面，当前斯年智驾、主线科技、西井科技均已部署超 100 辆无人集 卡与 IGV，其中斯年智驾在无人驾驶车队规模上保持头部（200+），并已于 2023 年开始拓展散货集散地、物流园以及场间短驳等场景。公司当前已落地 7 大港口， 签署 3 个散货集散地、2 个物流园区及若干场间短驳场景订单，在落地规模上处 于行业领先地位。主线科技、西井科技、飞步科技则基于各自技术底座，从港口 开始也逐步向港外延伸。 主线科技：港口自动驾驶与无人干线物流 Robotruck 并进。公司已参与天津港、 宁波舟山港、中海油、招商局港口等多个项目，当前已打造天津港北疆 C 段码头 标杆项目，单码头运营超 60 台无人集卡与 IGV。公司累计交付超百台港口无人驾 驶车辆，并在全国落地 200 台 Robotruck。

西井科技：自研一套无人驾驶底盘，赋能不同场景。公司从海外港口发力，已落 地阿联酋阿布扎比港、泰国港，近年来也逐步拓展天津港、厦门港等国内港口。 西井的主要优势在于深度开发无人驾驶重载移动平台 Qomolo One，通过平台标 准接口赋能各场景，并自研 AI 加速芯片，未来有望在无人驾驶软硬件技术以及性 价比上保持较高竞争力。公司累计交付超百台港口无人驾驶车辆。 飞步科技：基于自研人工智能技术，推进传统行业智能化升级。公司典型落地项 目包括宁波港和南通港，也打造了宁波舟山港梅山港区无人驾驶标杆项目，单港 口落地近 40 台无人集卡。公司当前累计落地超 60 台港口无人驾驶车辆。

发展趋势：预计商业化拐点将在 2023 年到来，随后落地进程将显著提速。港口自动 驾驶从技术研发到正式商业化落地分为四阶段，2021 年行业头部公司均已在众多港口完 成导入并进行测试，经过港口方数月至数年的试点运营后，伴随“安全员下车”能力成熟， 软件算法加速迭代，以及传感器硬件（激光雷达为主）持续降本，2023 年后国内主流港 口有望正式进入自动化运输阶段。据我们从行业内了解，2023 年下半年起，具有自动驾 驶改造需求的港口方普遍需求 50 台以上自动驾驶车辆，行业内头部自动驾驶玩家将实现 自我造血，加速批量复制。

竞争优势：技术先行，打造行业标杆项目

斯年智驾是场景物流无人驾驶赛道的头部公司，技术上基于自研域控与线控核心技术， 推出无人集卡、智能平板车 IMV 以及无人拖车三大产品。公司当前常态化运营超 200 辆 自动驾驶车辆，已布局 7 大港口，并打造厦门港无人驾驶标杆项目，有望于 2024 年率先 实现盈亏平衡。展望未来，伴随港内水平运输技术逐步成熟，公司也正加速拓展物流园区、 散货集散地以及场间短驳等场景。

技术先行：全栈自研车-云一体化架构，构建高精定位技术壁垒

公司以“强车-强云”全栈技术为矛，建立行业领先的软硬件壁垒，智能驾驶系统做到 “1 年 2 次”迭代，通过技术领先性撬开港口市场。在软件算法端，公司自研多传感器融 合感知方案，适应多重复杂场景；在硬件端，公司自研高精定位模块与安全域控制器，构 筑软硬件一体化技术壁垒，将成本与性能做到自主可控；在云端，公司云控平台支持上百 台运输设备智能调度与实时仿真，有效支撑运营规模扩大。

软件端：多传感器融合感知算法保障冗余，满足场景全工况需求。根据公司微信 公众号相关报道，在环境感知方面，公司深度学习模型曾在 KITTI、NuScenes 以及 AlphaMatting 等赛事获得第一，在障碍物识别上做到 100%召回，99.7%准 确，能够适应白天/夜晚、阴/晴/雨/雪等多种工况，支持有人/无人混行、开放区域、 无保护路口等多种场景。在规划决策上，公司强化学习+驾驶数据积累的决策算法， 准确率 96.3%，达到行业领先水准。相较于同行，公司无人驾驶系统还能适配装 卸船、空箱场地等工况，支持轮胎吊、轨道吊和堆高机的协同作业，在多个有人 无人混行的码头完成常态化无人运输。 自研高精定位模块与定制化算法，构建精确定位&泊车核心壁垒。自动驾驶最基 础的问题是安全，以港口为例，由于港口内存放大量金属物体会造成干扰和遮挡， 使得传统定位技术准确率较低，同时车道相对较窄，因此对车辆的定位&控制精 度要求高于其他场景。斯年采用多传感器融合定位方案，包含 GNSS+IMU+轮速 +视觉定位+激光定位，通过多种传感器不同形式的观测，解决 GNSS+IMU 组合 导航多径干扰、遮挡等难题。

硬件端：核心硬件自研，实现成本与性能自主可控。公司推出高精度定位授时硬 件“北极星”，充分利用视觉与激光感知信息。当前市场上，组合导航基于 GNSS+IMU+轮速信息，无法导入激光雷达和视觉定位信息，公司针对该核心痛 点，率先自研定位模块，相比于同行具备代差优势，构建精确定位核心技术壁垒。 当前定位模块已迭代至第二代，可帮助实现±5cm 的精确定位以及±2cm 停位精 度，持续领跑业界标准。在成本端，公司在盖世汽车 2022 第二届商用车自动驾 驶大会上表示，其自研定位模块可以解决异源信号同步、对齐等难题，降低 70% 以上成本开销。北极星内嵌外参自动标定算法和流程，可自动完成全部平移和旋 转外参的计算，提高定位模块的易用性和可维护性。目前，公司定位模块已实现 硬件产品化，技术自主可控，并投入规模复制与生产。

自研 L4 级自动驾驶安全域控制器，主打大算力与高安全。斯年于 2023 年 5 月正 式推出安全域控制器“武曲星 Mizar”，根据公司官网信息，该域控制器采用软硬 一体化设计，强调系统实时性与同步性，主打高算力与高安全。高算力：采用双 Orin 计算单元，算力可达 550 TOPS，最大拥有 24 个 ARM-A78E CPU，高安全： 内置英飞凌车规级安全 MCU，实现系统状态监控，以及在必要时提供降级控制的 安全冗余。同时，该域控制器外部接口种类齐全，从而全面满足感知、定位、通 讯等 L4 级自动驾驶数据接入。

落地智能平板车 IMV 与无人拖车，加速港口无人化改造进程。为解决传统混行码 头作业场景中，无法自主避障停障和稳定安全运行等痛点，公司联合徐工集团研 发了智能运输平板车 IMV。公司 IMV 能够自主完成港口感知预测、云控实时监控、 全局智能调度等自动驾驶功能，达到混行复杂作业场景中的高精度无人运输作业。 相比于同业，主线科技、友道智途等也推出了智能平板车产品，而斯年 IMV 已在 2022 年 9 月落地苏州港太仓码头四期，并已完成厦门港 38 台销售，在商业化落 地进程上相对领先。同时，公司在投资者交流会上表示，计划今年下半年正式量 产无人拖车，无人拖车是完全正向开发的“去驾驶舱”车辆，兼具无人集卡与 IMV 优势，将有助于公司进一步丰富产品线，全面满足下游客户需求。 

云端平台保障车队规模化管理调度，实时仿真加速系统迭代升级。除车端软硬件 壁垒外，公司自研云端平台，通过实时回传音视频数据、自动驾驶数据和底盘数 据，支持远程控制/驾驶，做到一人多车运营，解决无人驾驶长尾效应难题。此外， 公司云端平台支持模拟仿真，按照边缘-区域-中心的多层架构，重构无人集卡、 龙门吊、桥吊、堆高机、路侧智能设备、封闭区域高精地图、3D 点云，TOS 系 统之间的数据链，交由云端统一调度计算，从而加速迭代全局规划算法。

商业模式：中短期“运营”迅速打开市场，长期“销售模式”双轮驱动

公司在行业内率先提出“运营”模式，通过自拥有车辆，以集装箱运力收费，成为港 口无人运输的直接运营方。相比于同行的技术交付模式，由于承担“重资产”车辆，斯年 在行业初期商业化拓展具备显著优势。中长期看，伴随车队规模不断扩大，公司也正切入 “销售”模式，输出“轻资产”技术解决方案，以双轮驱动方式加速业务拓展 当前港口自动驾驶主要有两种商业模式：销售模式与代运营模式。两种模式并无本质 区别，核心在于车辆的资产持有方不同。运营模式下，斯年单独或与集采体（运营公司） 一起承担车辆重资产，有利于向下游业主方完成商业化拓展。

销售模式：由港口直属运输公司自行购买车辆和传感器，自动驾驶公司和集卡 OEM 合作进行集卡前装无人化改造，帮助运输公司省去司机成本，而自动驾驶公 司将收取一次性解决方案费+后期 SaaS 服务费。

运营模式：由自动驾驶公司以独资或合资形式，购买车辆并进行无人化改造，直 接为终端港口方提供无人集卡运输服务，并按集装箱运输量收取长期运输费。 斯年智驾在初期聚焦“运营”模式，短期内将集卡成本压力从业主方方转至自身，撬 动业主方真实需求，迅速取得后发优势，实现多处商业化落地。当前，公司商业模式以“销售”和“运营”双轮驱动。随着车队数量增多，由于资本开支与固定资产折旧摊销较大， 重资产的“运营”模式难以成为单一商业模式，未来公司或将以融资租赁形式拥有车辆并 运营，同时切入销售模式，收取 SaaS 的技术服务费用。SaaS 模式将减少公司购买与自 持卡车的资金压力，同时将公司的潜在客户群体从港口扩展到运输公司。销售模式将降低 单个客户对公司总收入的占比，有效改善公司的收入结构，加速公司业务增长。

持续优化单车经济模型，提升运营毛利率，加速商业化落地。公司当前产品分为无人 集卡和智能运输平板车 IMV，硬件层面均采用摄像头、激光雷达以及导航系统的方案，总 体看 IMV 硬件成本相对更高。此外，公司也即将推出正向开发的无人拖车。

无人集卡：主要从人力成本和能源成本两方面为港口降本增效，据我们测算，在 “安全员下车”情况下，电动无人集卡单车能够额外产生约 40 万元/年的经济效 益，约不足半年即可收回无人化改造成本，此后运营时间内可为公司贡献大规模 收入与利润。伴随无人集卡规模持续扩大，自动驾驶运营利润将帮助斯年逐步覆 盖研发成本，加速实现盈亏平衡。若以平均单车 60 万元/年收入计算，如若部署 200 辆以上无人集卡，则公司该部分业务营收将超过 1 亿元。当前公司已在唐山 港实现集卡“去安全员”，未来进一步扩大全无人运行范围，有助于公司毛利率与 商业化规模提升。

IMV：相较于传统 AGV，最大区别在于“自主性”，尽管由于定制化程度高导致造 价更高，但 IMV 自身结构性能更为小巧灵活，转弯半径小，先天无人，其在港口 内运行效率也相对更高，单车收入可达 80 万/年。由于其需要更多传感器硬件实 现 360 度感知，因此无人化改造成本高于无人集卡。我们以传统有人集卡作为对 比，据我们测算，IMV 在不到半年内即可收回无人化改造成本，未来将和无人集 卡产品并行，为公司贡献持续盈利。

商业化进程领先，构建产业生态圈。以港口场景为例，根据公司官网信息，斯年已在 宁波港、唐山港、厦门港等 7 大码头落地，同时交付无人集卡+智能平板车 IMV，截至 2022 年年底，累计作业箱量超 30 万 TEU，累计运输里程超百万公里，在港口无人驾驶行业内 保持零事故。在完成港口深耕与规模化落地同时，公司与主机厂、物流公司以及软硬件解 决方案商构建场景物流无人运输生态圈，2023 年起加速拓展物流园区、散货集散地以及 场间短驳等港外场景，未来也有望将无人驾驶技术逐步输出海外。

立足标杆项目，商业化复制路径清晰：以港口场景为例，公司当前已在厦门港与 唐山港实现“安全员下车”常态化运营。公司立足厦门港标杆项目案例，实现全 国首例无人化混行作业，验证技术“可复制性”。由于港口 ToB 属性，单个客户 拓展周期较长，公司未来将围绕已有港口下属码头扩大车队规模，并基于场景打 磨软硬件技术与核心 know-how，加速拓展港间港外业务。

1) 厦门港海润码头：全球第 14 大集装箱港，是斯年最具标杆性的落地项目， 是国内首个传统集装箱混行码头无安全员作业项目。厦门港海润码头做到 在不改变堆场布局、不改变码头作业工艺前提下，实现港口设备自动化与 集装箱智慧运输融合对接。2021 年 8 月，该项目被列入《交通运输领域 新型基础设施建设行动方案（2021—2025 年）》智慧港口建设重点工程。 公司与徐工集团合作研发 IMV，已完成对海润码头 38 辆的销售，覆盖全 码头、8 个岸桥进行作业。厦门港的大额订单是 2022 年港口行业首个无 人化运输设备销售订单，大量采购需要极长的决策链条，此类订单落地也 验证了斯年过硬的技术实力，以及与头部机械企业的深度合作。 实现混行场景无人驾驶证明“可复制性”。从三方面来看：从现实因素来 看：目前我国码头仍然以老旧码头为主，老旧码头又以有人无人混行为主。 因此，真正实现国内码头智慧化转型的关键在于，能够解决混行场景下的 水平化无人运输。技术门槛来看：当前新型自动化码头多采用物理隔离模 式，将有人和无人完全隔离，意味着水平运输设备单车智能程度可以相对 弱化，而更重视中央调度系统统一调度。因此，具备混行场景无人作业能 力后，全自动、半自动等所有码头场景均可覆盖。复制能力来看：海润码 头打造行业高水准样板间标准，证明了公司技术与产品“可被复制”。

2) 唐山港京唐码头：根据人民网报道，京唐码头货物吞吐量 2022 年跃居世 界第二。斯年在唐山港京唐码头已落地 20 辆无人集卡付费运营，并已正 式实现“安全员下车”目标，未来该港口也有望持续扩大车队规模。

3) 宁波港大榭码头：设计年吞吐量 340 万 TEU，场景复杂，实现无人驾驶 难度大，公司自 2020 年成立后，当月便率先切入该码头开始测试，当前 已常态化运营 24 台无人集卡，基本实现不挑航线、不挑船型、全场地、 全工况和全天候有人无人混行作业。

构建上下游产业生态圈，打造场景物流无人运输新生态。公司与比亚迪、中国重 汽、徐工集团等主机厂合作，合作研发打磨线控底盘、电动化集卡以及智能运输 平板车 IMV 等技术，将帮助产品快速迭代切入更多港口。斯年拥有众多下游场景 物流客户，包括港口场景的上港集团、青岛港、厦门港等，以及中外运、安吉物 流、达兴物流、东疆保税园区等合作伙伴，有助于公司拓展港间及港外的场间短 驳无人运输市场。根据公司官网相关报道，2023 年 7 月，斯年联合潍柴智科、中 国重汽向达兴物流交付首批无人驾驶集卡与无人自卸车（订单总计 122 辆 L4 级 无人驾驶车辆），交付车辆将应用于物流园区和港口，执行集装箱、干散货的物流运输任务。通过打通产业链上下游生态，各方能够发挥各自优势，从而加速场景 物流无人驾驶落地。

积极开拓海外市场，加速拓展港间-港外市场。公司在投资者交流会上表示，从 2023 年下半年起，斯年将开始积极布局海外市场，从东南亚、中亚开始，逐步向 西欧、南美以及北美市场拓展。公司于 2022 年获得德国汉堡市国际创业大奖， 作为港口自动驾驶头部公司，斯年未来有望将自动驾驶软硬件技术辐射海外市场。 加速拓展港间-港外场景是港口自动驾驶公司终局。从可行性角度，港口无人集卡 可优先取得集装箱从“船舶-码头堆场-货主仓库”的运输货权，港口是集装箱从 海上上岸后的第一站，集装箱在船边卸下装上无人集卡之后即可送至货主仓库， 无需再耗费成本换装，因此货物运输可以以港口为起点和终点形成“航运-港口高速干线-物流枢纽”的全程自动驾驶物流闭环。由于港口无人驾驶市场规模天花 板相对较低，预计最终格局相对集中，呈现 2-3 家头部公司瓜分市场局面。 斯年在完成港口内规模化布局后，2023 年开始加速拓展至港外场景，当前已收获 7 大码头、3 个散货集散地、2 个物流园区及若干个场间短驳场景的订单。2023 年斯年已在散货集散地、物流园区等场景完成 demo 研发（包括达兴物流的落地 订单），并将开始切入场间短驳的技术研发，实现场景物流的延伸与落地。当前公 司已在天津东疆保税园区成功落地港间短驳。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）